Sémantická neuronová síť - Semantic neural network
 | tento článek případně obsahuje původní výzkum. (Září 2007) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony) |
Sémantická neuronová síť (SNN) je založen na John von Neumann neuronová síť [von Neumann, 1966] a Nikolai Amosov M-Network.[1][2] Existují omezení topologie spojení pro síť von Neumanna, ale SNN přijímá případ bez těchto omezení. Pouze logické hodnoty lze zpracovat, ale SNN připouští, že lze zpracovat také fuzzy hodnoty. Všechny neurony do sítě von Neumann jsou synchronizovány pomocí taktů. Pro další použití techniky samosynchronizačního obvodu SNN přijímá, že neurony mohou být samy běžící nebo synchronizované.
Na rozdíl od von Neumannovy sítě neexistují žádná omezení pro topologii neuronů pro sémantické sítě. Vede to k nemožnosti relativního adresování neuronů, jak to udělal von Neumann. V tomto případě by měla být použita absolutní adresa. Každý neuron by měl mít jedinečný identifikátor, který by poskytoval přímý přístup k jinému neuronu. Samozřejmě, neurony interagující axony-dendrity by měly mít navzájem identifikátory. Absolutní readdressing lze modulovat pomocí neuronové specificity, jak byla realizována pro biologické neuronové sítě.
V počátečním popisu sémantických sítí není žádný popis schopností sebereflexe a sebemodifikace [Dudar Z.V., Shuklin D.E., 2000]. Ale v [Shuklin D.E. 2004] byl učiněn závěr o nezbytnosti introspekčních a sebemodifikačních schopností v systému. Pro udržení těchto schopností je poskytován koncept ukazatele na neuron. Ukazatele představují virtuální spojení mezi neurony. V tomto modelu představují těla a signály přenášené prostřednictvím neuronových spojení fyzické tělo a virtuální spojení mezi neurony představují astrální tělo. Navrhuje se vytvořit modely sítí umělých neuronů na základě virtuálního stroje podporujícího možnost paranormálních účinků.
SNN se obecně používá pro zpracování přirozeného jazyka.
Související modely
- Výpočetní kreativita[3]
- Sémantický hash [4]
- Architektura sémantického ukazatele[5]
- Řídká distribuovaná paměť
Reference
- ^ Amosov, N. M., A. M. Kasatkin a L. M. Kasatkina. "Aktivní sémantické sítě v robotech s nezávislým ovládáním "Sborník ze 4. mezinárodní společné konference o umělé inteligenci - svazek 1. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1975.
- ^ Amosov, N. M., E. M. Kussul a A. M. Kasatkin. „29. NEURONIKÁLNÍ SÍTĚ, POZOR, UMĚLÁ INTELIGENCE "Neurocomputers and Attention: Connectionism and neurocomputers 2 (1991): 433.
- ^ Marupaka, Nagendra a Ali A. Minai. "Konektivita a kreativita v sémantických neuronových sítích „Neuronové sítě (IJCNN), Mezinárodní společná konference 2011 o IEEE, 2011.
- ^ Salakhutdinov, Ruslan a Geoffrey Hinton. „Sémantický hash.“ RBM 500,3 (2007): 500.
- ^ Eliasmith, Chris a kol. "Rozsáhlý model fungujícího mozku. “science 338.6111 (2012): 1202-1205.
- Neumann, J., 1966. Teorie samoreprodukčních automatů, editoval a doplnil Arthur W. Burks. - Press of University of Illinois, Urbana a London
- Dudar Z.V., Shuklin D.E., 2000. Implementace neuronů pro sémantické neurální sítě, které rozumějí textům v přirozeném jazyce. In Radio-elektronika i informatika KhTURE, 2000. No 4. Р. 89-96.
- Shuklin D.E., 2004. Další vývoj sémantických modelů neuronových sítí. In Artificial Intelligence, Donetsk, "Nauka i obrazovanie" Institute of Artificial Intelligence, Ukraine, 2004, No 3. S. 598-606
- Shuklin D.E. Struktura sémantické neuronové sítě extrahující význam z textu, In Cybernetics and Systems Analysis, svazek 37, číslo 2, 4. března 2001, s. 182–186 (5) [1]
- Shuklin D.E. Struktura sémantické neuronové sítě realizující morfologickou a syntaktickou analýzu textu, In Cybernetics and Systems Analysis, svazek 37, číslo 5, září 2001, str. 770–776 (7)
- Shuklin D.E. Realizace binárního hodinového lineárního stromu a jeho využití pro zpracování textů v přirozených jazycích „In Cybernetics and Systems Analysis, Volume 38, Number 4, July 2002, pp. 503–508 (6)